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      <title>Redis数据结构与内存管理 - 学习卡片</title>
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        <h1>Redis数据结构与内存管理 - 学习卡片</h1>
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          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">Redis的哈希（Hash）数据类型特别适合哪种应用场景？为什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">哈希类型非常适合存储具有多个属性的复杂对象，例如用户信息或产品详情。因为它是一个键值对集合，每个哈希类型的键都可以关联多个字段（field）和值（value）。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 基本数据类型 > 2. 哈希（Hash）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">Redis的有序集合（Sorted Set）与普通集合（Set）相比，其核心区别是什么？它适合什么样的应用场景？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">核心区别在于，有序集合的每个元素都会关联一个分数（score），Redis会根据这个分数对元素进行排序，而普通集合是无序的。因此，有序集合非常适合用于排行榜、优先级队列和时间序列数据等需要排序的场景。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 基本数据类型 > 5. 有序集合（Sorted Set）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">HyperLogLog是一种什么样的数据结构？它的主要应用场景是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">HyperLogLog是一种用于基数估算的概率性数据结构，它能够以极小的内存消耗对大量唯一元素进行计数，而无需存储元素本身。其主要应用场景是统计独立元素数量，如网站独立访客数、广告点击量等。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 高级数据类型 > 2. HyperLogLog</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">Redis 5.0 引入的流（Streams）数据类型主要解决了什么问题？适合哪些应用场景？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">流（Streams）主要用于处理大规模的事件数据流和存储时间序列数据，功能类似于消息队列。它非常适合用于日志收集、消息队列、事件处理和实时分析等场景，也可以作为分布式消息队列系统的替代方案。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 高级数据类型 > 4. 流（Streams）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">Redis是如何处理过期的键的？它结合了哪两种删除策略来管理内存回收？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Redis通过为键设置过期时间（TTL）来处理过期问题。它结合了两种删除策略：一是惰性删除，即在客户端请求一个已过期的键时才将其删除；二是定期删除，即Redis会定期以随机间隔扫描部分键并删除其中的过期键。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 内存管理机制 > 3. 内存回收与垃圾回收</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">当Redis内存达到`maxmemory`限制时，`volatile-lru`和`allkeys-lru`这两种淘汰策略有何不同？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">主要区别在于淘汰范围不同。`allkeys-lru`策略会从所有键中选择最近最少使用（LRU）的键进行淘汰；而`volatile-lru`策略只会从那些设置了过期时间的键中选择最近最少使用的键进行淘汰。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 内存管理机制 > 4. 内存限制与淘汰策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">为什么在进行Redis查询优化时，推荐使用`SCAN`命令来代替`KEYS`命令？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">因为`KEYS`命令会进行全库扫描，这可能会阻塞Redis进程，在高负载情况下严重影响性能。相比之下，`SCAN`命令可以进行渐进式的遍历，不会阻塞进程，因此是更安全、更推荐的选择。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 性能优化 > 4 查询优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">什么是Redis的管道（Pipelining）技术？它如何优化网络性能？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">管道（Pipelining）技术允许客户端在不等待服务器响应的情况下，一次性发送多个命令。这可以显著减少客户端与服务器之间的网络往返时间（RTT），从而极大地提升网络通信效率和整体性能。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 性能优化 > 3 网络优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">Redis提供了哪两种主要的水平扩展（Scale Out）方案？它们各自的作用是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Redis提供了Redis Cluster和Sentinel两种主要的水平扩展方案。Redis Cluster通过内置的分片功能，将数据自动分布到多个节点上，以实现负载均衡和数据扩展。Sentinel则是一个高可用性方案，负责监控主节点的状态，并在主节点发生故障时自动进行故障转移，确保服务的连续性。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: Redis 扩展性 > 2 水平扩展（Scale Out）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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